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公开(公告)号：CN115861989A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211244416.9
申请日：2022-10-11
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V20/62 , G06V30/148 , G06V30/18 , G06V30/19 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于仓库货架标识牌的文字识别方法和系统，具体涉及文字识别技术领域，具体包括如下步骤：步骤1，图像采集；步骤2，识别文字信息；步骤3，特征值提取；步骤4，文字域识别；步骤5，分类处理；步骤6，确定文字。本发明将文字数据信息通过字段分割和字符分割的方式，将原本较多内容的文字信息分割成若干个字符段，之后通过多线程的执行方式将多个字符段分别提取该字符段的特征值，进一步对特征值进行相应的处理，将其中的无效字符段进行筛选，并将相关性高的字符内容筛选出来，从而识别出有效的仓库货架标识牌。
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公开(公告)号：CN114255379A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202111581067.5
申请日：2021-12-22
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出基于编解码的数学公式识别方法及装置、可读存储介质，输入图片通过ResNet网络和位置编码模块进行特征的编码，紧接着使用多头注意力模型及前向网络的组合对特征序列进行解码计算实现预测避免了单字符切割和识别的步骤，能够从手写数学公式的整体信息中学习到字符间的空间关系，最终完成整个手写数学公式的识别。本发明的有益效果为：本方法编码模块中通过在ResNet网络的输出中添加位置信息，使得编码模块能够更准确地学习到公式图片的特征信息；解码模块中，不同于使用循环神经网络的方法，本方法通过使用多头注意力模型来进行并行化计算，使得运行速度得到了明显的改进。
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公开(公告)号：CN110895690A
公开(公告)日：2020-03-20
申请号：CN201910962135.9
申请日：2019-10-11
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K9/20
Abstract: 本发明提供一种基于openCV形态学的发票定位方法，所述定位方法步骤如下：步骤一：将发票图片进行二值化处理完成图片矫正；步骤二：运用水平和垂直结构元对处理后的发票图像分别进行一维开操作，得到垂直等高线图和水平等高线图；步骤三：对垂直等高线图和水平等高线图进行加权合并，得到加权合并后的图，并输出框线坐标集；步骤四：运用列表筛选计算得到每一条等高线的右下角坐标，以其为基准点计算待识别区域的坐标；步骤五：得到待识别区域的坐标后对该区域进行裁剪，完成定位工作。当仅仅提供发票照片或扫描图像时即能快速定位待识别区域，不需要进行提供模板，而且定位准确没有偏差。
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公开(公告)号：CN118569362A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410457083.0
申请日：2024-04-16
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06N3/126
Abstract: 本申请公开了基于双胜者引导的进化多目标算法研究，涉及多目标进化算法技术领域，包括以下步骤：步骤一、种群初始化：首先根据优化问题特征初始化包含若干个体的种群，使其符合算法要求；步骤二、种群划分：接下来进行迭代，若当前迭代次数小于设定阈值，则根据个体等级排序策略对当前种群进行排序，否则根据拥挤度距离计算个体拥挤度并由小到大排序，算法将前个个体划分为胜者种群，后个个体则为败者种群；步骤三、个体生成：接着将胜者种群和败者种群传入双胜者引导解生成机制，从而生成子代个体；步骤四、个体选择：从当前种群与子代个体中选择个性能更优的个体保留下来进入下一代进化。
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公开(公告)号：CN108665103B
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN201810455194.2
申请日：2018-05-11
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于离散最优控制的恐慌人群疏散方法。适用于灾难发生时对恐慌人群的引导疏散，主要用于解决心理恐慌对人群疏散的影响。本发明从宏观角度建立了以LWR和Underwood模型为基础的偏微分方程，模拟了人群在恐慌状态下以一种流体的方式进行逃离。本发明运用最优控制下结合LWR模型和Underwood模型，能更好地控制人群疏散过程中的速度，验证了所提出的控制具有较好的实际可行性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111985397B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202010841478.2
申请日：2020-08-20
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V30/414 , G06V30/148 , G06V10/774 , G06V10/77 , G06V10/84 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的小学生口算题文本图片内容识别方法，其针对小学生口算题图像识别，主要针对Densenet网络做了多分支改进，使其可以对图像特征进行充分的提取；同时，为了充分利用多分支Densenet网络所提取的特征，针对联合CTC‑Attention模型做了多分支改进，以提升对口算题的识别效果，解决了现有技术中，由于小学生口算题图像中同时含有印刷体数字和不规范的手写体数字，从而导致采用传统的识别方法准确度有限的问题。
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公开(公告)号：CN112115942A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010973302.2
申请日：2020-09-16
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出一种基于深度学习的端到端脱机手写英文识别方法及装置，通过利用深度学习神经网络具有的学习特性，避免了单字符切割的繁琐步骤，不仅能够从字符串的整体信息中学习到字符间的前后关系，而且根据字符的前后关系预测出可能的字符，最终完成整个英文字符串的对应识别；本发明实现英文手写体文本图像的内容识别，能充分捕捉图的结构特性，且运算效率高，预测精度高。
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公开(公告)号：CN108366048A
公开(公告)日：2018-08-03
申请号：CN201810021778.9
申请日：2018-01-10
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无监督学习的网络入侵检测方法，其实现步骤为：将样本数据存放到张量中；通过对张量数据进行基于评价指标的局部搜索，找到评价指标最高的子张量；数据；将数据分成左右子节点，通过不断比较父节点和左右子节点评价指标值的数值关系，判断二叉树生长是否终止。将二叉树所有的左叶节点存放到可疑行为集合中并输出。本发明提高了对张量数据中的多密集块的检测的准确率和召回率，给出了评价可疑行为的指标，同时给出了二叉树生长终止条件的严格数学证明。本发明可以用于在稀疏背景下对密集块检测，即在数据源很少的情况下，对网络入侵进行检测。
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公开(公告)号：CN114255379B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202111581067.5
申请日：2021-12-22
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06F17/16 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出基于编解码的数学公式识别方法及装置、可读存储介质，输入图片通过ResNet网络和位置编码模块进行特征的编码，紧接着使用多头注意力模型及前向网络的组合对特征序列进行解码计算实现预测避免了单字符切割和识别的步骤，能够从手写数学公式的整体信息中学习到字符间的空间关系，最终完成整个手写数学公式的识别。本发明的有益效果为：本方法编码模块中通过在ResNet网络的输出中添加位置信息，使得编码模块能够更准确地学习到公式图片的特征信息；解码模块中，不同于使用循环神经网络的方法，本方法通过使用多头注意力模型来进行并行化计算，使得运行速度得到了明显的改进。
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公开(公告)号：CN113743291A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202111025070.9
申请日：2021-09-02
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种融合注意力机制的多尺度检测文本的方法及装置，所述方法以Resnet为主干网络，通过将嵌入注意力机制的特征金字塔(FPN)分支和改进的空洞空间金字塔池化(IASPP)分支并行增强特征提取融合；提取融合的特征放入改进的可微二值化模块进行后处理，最后生成精确的文本包围盒。本发明提供的融合注意力机制的多尺度检测文本的方法能够实现自然场景文本的检测，且在多方向和弯曲文本的检测上有着优异的表现。
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